• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.14-25
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• 2018

고속철도(HSR)의 운영은 집적이익에 영향을 미치며, 개별 경제활동들은 경제적 이익을 극대화할 수 있는 곳으로 이전한다. 이러한 측면에서 볼 때, 고속철도역과의 인접성은 고속철도 네트워크를 통한 이익 극대화를 영위할 수 있는 핵심구역으로 간주할 수 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 한국과 일본의 서비스 산업 핫스팟 분석을 통해 고속철도역 주변에 대한 집적효과를 분석하고자 하였다. 한국과 일본의 집계구 데이터를 활용하여 분석을 수행하였으며, 일정 규모 이상 도심에 위치하고 있는 고속철도역이 입지하고 있는 한국 8개, 일본 큐슈신칸센 4개역을 대상으로 하였다. 분석결과 구포역과 카고시마츄오역 등 2개 역을 제외한 나머지 10개 역들 반경 1km 이내에서 서비스산업의 집적이 관측되었다. 여가, 레저, 협회 및 특정 전문 서비스산업들의 경우 고속철도승객을 통한 관광객 유입 혹은 지식교류 등의 효과를 영위함으로써 사회경제적 이익을 얻을 수 있다. 이를 고려했을 때, 역 주변에 대한 핫스팟의 도출은 역 접근성과의 관련성을 보여줄 수 있을 것이다. 분석결과를 정책적으로 보았을 때, 향후 역 주변 개발에 있어서 서비스 산업과 관련 산업들의 사회경제적 이익을 극대화할 수 있도록 지원 또한 필요할 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권5호
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• pp.19-32
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• 2023

The fragmentation of habitats resulting from human activities leads to the isolation of wildlife and it also causes wildlife-vehicle collisions (i.e. Road-kill). In that sense, it is important to predict potential habitats of specific wildlife that causes wildlife-vehicle collisions by considering geographic, environmental and transportation variables. Road-kill, especially by large mammals, threatens human safety as well as financial losses. Therefore, we conducted this study on roe deer (Capreolus pygargus tianschanicus), a large mammal that causes frequently Road-kill in Jeju Island. So, to predict potential wildlife habitats by considering geographic, environmental, and transportation variables for a specific species this study was conducted to identify high-priority restoration sites with both characteristics of potential habitats and road-kill hotspot. we identified high-priority restoration sites that is likely to be potential habitats, and also identified the known location of a Road-kill records. For this purpose, first, we defined the environmental variables and collect the occurrence records of roe deer. After that, the potential habitat map was generated by using Random Forest model. Second, to analyze roadkill hotspots, a kernel density estimation was used to generate a hotspot map. Third, to define high-priority restoration sites, each map was normalized and overlaid. As a result, three northern regions roads and two southern regions roads of Jeju Island were defined as high-priority restoration sites. Regarding Random Forest modeling, in the case of environmental variables, The importace was found to be a lot in the order of distance from the Oreum, elevation, distance from forest edge(outside) and distance from waterbody. The AUC(Area under the curve) value, which means discrimination capacity, was found to be 0.973 and support the statistical accuracy of prediction result. As a result of predicting the habitat of C. pygargus, it was found to be mainly distributed in forests, agricultural lands, and grasslands, indicating that it supported the results of previous studies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1181-1190
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• 2006

Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. Until now, the echelon analysis has been applied only to univariate spatial data. As a result, it is impossible to detect the hotspots on the multivariate spatial data In this paper, we expand the spatial data to time series structure. And then we analyze them on the time space and detect the hotspots. Echelon dendrogram has been made by piling up each multivariate spatial data to bring time spatial data. We perform the structural analysis of temporal spatial data.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.333-338
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• 2014

본 논문에서는 최근 신조 함정에 적용되고 있는 함정 RCS 분석 방법과 RCS 감소 방안 기법을 소개하고, 특징 및 장 단점을 분석하였다. 함정 RCS 분석은 RCS 예측 소프트웨어를 활용하여 함정 RCS를 해석하고, 영상 레이더 시뮬레이션을 활용하여 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결 할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.129-143
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• 2014

본 연구는 경상남도 창원시를 대상으로 도시 침수문제를 개선하기 위해 GIS 분석을 활용하여 침수 취약성을 평가하였다. 평가 요인은 물순환 면적률과 표면 유출특성, 강우량 분포이며, GIS 프로그램을 활용하여 평가요인에 대한 정보 구축과 침수 취약성 평가를 분석하였다. 물순환 면적률과 표면 유출특성은 도시지역에서 취약하였다. 강우량 분포는 북쪽의 농촌지역에서 많았다. 침수 취약성 평가 결과 북쪽의 농업지역과 산림지역에서 낮았다. 반대로 도시지역은 불투수 재질로 포장되어 있어 취약성이 높았다. Hotspot 공간군집분석을 이용하여 침수 취약지역의 밀집도를 분석한 결과는 도시지역에서 매우 높은 밀집도를 보였다. 그리고 이들 지역은 대부분 하천의 하류에 위치해 있어 실제 침수가 빈번히 발생하는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구의 침수 취약성 평가는 도시 및 환경계획 차원에서 침수 피해를 예방하기 위해 투수성 포장재질의 조성과 빗물관리 시설의 설치위치를 선정하는데 효율적인 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.759-764
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• 2017

본 연구는 홍수로 인한 건물침수 발생지역과 시가지 확장현상 사이에 어떠한 공간적 상관성이 존재하는가를 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구는 강릉시 일대를 대상으로 Urban Expansion Intensity Index 와 Hotspot Analysis를 이용하여 공간적 상관성을 살펴보았다. 연구대상지 분석을 통한 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 건물침수가 많이 발생하는 지역은 도시확장강도가 높으며 또한 그러한 확장이 짧은 기간에 이루어진 가도시화 성격이 강할수록 건물침수 발생 강도가 증가하였다. 둘째, 양호한 도시기반시설이 미흡하다고 여겨지는 구도심지역은 상대적으로 전체 연구대상지의 평균수준으로 건물침수가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 높은 개발강도와 더불어 체계적인 도시기반시설마련의 가능성을 제한하는 비교적 짧은 기간의 도시개발 또는 가도시화는 주택침수발생현상을 유발한다는 가능성을 보여주고 있다. 이러한 개연성은 공동주택지와 같은 신규개발지 증가가 신규개발지 인근 기개발지의 홍수취약성을 인접지역 신규개발 이전 상태에 비해 증가시킬 수 있다는 것으로 유추해 볼 수 있으므로 이러한 인과관계에 대한 향후 실증분석이 필요하다고 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.131-139
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• 2006

Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. The main purpose of this paper is to detect hotspots for the region with significantly high or low rates. Kulldorff(1997) detected hotspots based on circular spatial scan statistics. We propose a new method to find any shapes of hotspots by use of echelon analysis with spatial scan statistics.

• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.624-640
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• 2022

Taxi-demand forecasting and hotspot prediction can be critical in reducing response times and designing a cost effective online taxi-booking model. Taxi demand in a region can be predicted by considering the past demand accumulated in that region over a span of time. However, other covariates-like neighborhood influence, sociodemographic parameters, and point-of-interest data-may also influence the spatiotemporal variation of demand. To study the effects of these covariates, in this paper, we propose three models that consider different covariates in order to select a set of independent variables. These models predict taxi demand in spatial units for a given temporal resolution using linear and ensemble regression. We eventually combine the characteristics (covariates) of each of these models to propose a robust forecasting framework which we call the combined covariates model (CCM). Experimental results show that the CCM performs better than the other models proposed in this paper.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.750-759
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• 2020

The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.12-25
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• 2009

본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.